library(readr)
library(readxl)
library(pxmake) # Load PX files
library(pxR) # Load PX files
library(jsonlite) # Load JSON files
library(writexl) # Write Excel files
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(ggplot2) # Diagrams
library(ggforce) # Diagrams
library(DT) # datatable()
library(DescTools)# Dataframe bilden aus zwei Vektoren
parteinamen <- data.frame(
kuerzel = c("fdp", "sps", "svp", "mitte", "evp", "gps", "glp", "ucsp", "pda", "sd", "edu", "fps", "lega", "kvp", "mcg", "cvp", "bdp", "lps", "ldu", "poch", "rep", "eco", "sgv", "sbv", "sgb", "travs", "sav", "vsa", "vpod", "voev", "tcs", "vcs", "acs", "sbk", "ssv", "gem", "kdk", "kkjpd", "gdk", "ldk"),
name = c("Freisinnig-demokratische Partei (FDP.Die Liberalen)", "Sozialdemokratische Partei", "Schweizerische Volkspartei (bis 1936 Parolen der BGB Bern)", "Die Mitte", "Evangelische Volkspartei", "Grüne Partei der Schweiz", "Grünliberale Partei", "Christlichsoziale Partei der Schweiz (von der CVP unabhängige CSP)", "Partei der Arbeit", "Schweizer Demokraten", "Eidgenössisch-Demokratische Union", "Autopartei", "Lega dei Ticinesi", "Katholische Volkspartei", "Mouvement Citoyens Genevois", "Christlichdemokratische Volkspartei", "Bürgerlich-Demokratische Partei", "Liberale Partei der Schweiz", "Landesring der Unabhängigen", "Progressive Organisationen der Schweiz", "Schweizerische Republikanische Bewegung", "Economiesuisse (bis 15.9.2000: Schweizerischer Handels- und Industrieverein SHIV (Vorort))", "Schweizerischer Gewerbeverband", "Schweizer Bauernverband", "Schweizerischer Gewerkschaftsbund", "Travail.Suisse (bis 2002: Parolen des Christlichnationalen Gewerkschaftsbunds (CNG); dieser fusionierte per 1.1.2003 mit der VSA zu Travail.Suisse)", "Schweizerischer Arbeitgeberverband (bis 1996: Zentralverband Schweizerischer Arbeitgeber-Organisationen ZSAO)", "Vereinigung schweizerischer Angestelltenverbände", "Verband des Personals öffentlicher Dienste", "Verband öffentlicher Verkehr", "Touring Club Schweiz", "Verkehrs-Club der Schweiz", "Automobil Club der Schweiz", "Schweizer Bischofskonferenz", "Schweizerischer Städteverband", "Schweizerischer Gemeindeverband", "Konferenz der Kantonsregierungen", "Konferenz der kantonalen Justiz- und Polizeidirektoren", "Schweizerische Gesundheitsdirektorenkonferenz", "Konferenz der kantonalen Landwirtschaftsdirektoren"),
stringsAsFactors = FALSE)
# Neue Spalte mit "p-" Präfix für späteren Lookup der Parteiparolen
parteinamen$p_kuerzel <- paste0("p-", parteinamen$kuerzel)
# Parteikürzel in Grossbuchstaben
parteinamen$kuerzel <- toupper(parteinamen$kuerzel)
# Spaltenreihenfolge anpassen: p_kuerzel, kuerzel, name
parteinamen <- parteinamen[, c("p_kuerzel", "kuerzel", "name")]
# Anzeige mit datatable()
datatable(parteinamen,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Schweizweite Abstimmungen
voting_raw <- read_delim("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/votes/abstimmungen_swissvotes_DATASET CSV 09-02-2025.csv",
delim = ";",
escape_double = FALSE,
trim_ws = TRUE,
show_col_types = FALSE)
# TODO evt. nur random sample berechnen auf grund Grösse...
datatable(voting_raw,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# # PX-Datei einlesen
# elec_nationalrat_px <- read.px("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/px-x-1702020000_103_BUND_NATIONALRAT.px")
#
# # View PX Format
# str(elec_nationalrat_px)
#
# # PX-Objekt in Dataframe umwandeln
# elec_nationalrat <- as.data.frame(elec_nationalrat_px)
# Nationalrat: Daten einlesen
elec_nationalrat <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/Ratsmitglieder_1848_DE_BUND_NR.xlsx")
str(elec_nationalrat)tibble [492 × 21] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ Active : logi [1:492] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE ...
$ FirstName : chr [1:492] "Jean-Luc" "Jean-Luc" "Jean-Luc" "Cyril" ...
$ LastName : chr [1:492] "Addor" "Addor" "Addor" "Aellen" ...
$ GenderAsString : chr [1:492] "m" "m" "m" "m" ...
$ CantonName : chr [1:492] "Wallis" "Wallis" "Wallis" "Genf" ...
$ CantonAbbreviation : chr [1:492] "VS" "VS" "VS" "GE" ...
$ CouncilName : chr [1:492] "Nationalrat" "Nationalrat" "Nationalrat" "Nationalrat" ...
$ ParlGroupName : chr [1:492] "Fraktion der Schweizerischen Volkspartei" "Fraktion der Schweizerischen Volkspartei" "Fraktion der Schweizerischen Volkspartei" "FDP-Liberale Fraktion" ...
$ ParlGroupAbbreviation: chr [1:492] "V" "V" "V" "RL" ...
$ PartyName : chr [1:492] "Schweizerische Volkspartei" "Schweizerische Volkspartei" "Schweizerische Volkspartei" "FDP.Die Liberalen" ...
$ PartyAbbreviation : chr [1:492] "SVP" "SVP" "SVP" "FDP-Liberale" ...
$ MaritalStatusText : chr [1:492] "verheiratet" "verheiratet" "verheiratet" NA ...
$ Nationality : chr [1:492] "Schweiz,Italien" "Schweiz,Italien" "Schweiz,Italien" "Schweiz" ...
$ BirthPlace_City : chr [1:492] "Lausanne" "Lausanne" "Lausanne" "Genf" ...
$ BirthPlace_Canton : chr [1:492] "Waadt" "Waadt" "Waadt" "Genf" ...
$ Mandates : chr [1:492] "Vice-président de l'UDC du Valais romand; Membre du Comité central de l'UDC Suisse; Député au Grand Conseil: 20"| __truncated__ "Vice-président de l'UDC du Valais romand; Membre du Comité central de l'UDC Suisse; Député au Grand Conseil: 20"| __truncated__ "Vice-président de l'UDC du Valais romand; Membre du Comité central de l'UDC Suisse; Député au Grand Conseil: 20"| __truncated__ "PLR Genève" ...
$ DateJoining : chr [1:492] "04.12.2023" "30.11.2015" "02.12.2019" "04.12.2023" ...
$ DateLeaving : chr [1:492] NA "01.12.2019" "03.12.2023" NA ...
$ Citizenship : chr [1:492] "Sainte-Croix (VD),Savièse (VS)" "Sainte-Croix (VD),Savièse (VS)" "Sainte-Croix (VD),Savièse (VS)" "Genf (GE)" ...
$ DateOfBirth : chr [1:492] "22.04.1964" "22.04.1964" "22.04.1964" "29.02.1972" ...
$ DateOfDeath : logi [1:492] NA NA NA NA NA NA ...# Ständerat: Daten einlesen
elec_ständerat <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/Ratsmitglieder_1848_DE_BUND_SR.xlsx")
str(elec_ständerat)tibble [155 × 21] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ Active : logi [1:155] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE ...
$ FirstName : chr [1:155] "Marianne" "Marianne" "Pirmin" "Pirmin" ...
$ LastName : chr [1:155] "Binder-Keller" "Binder-Keller" "Bischof" "Bischof" ...
$ GenderAsString : chr [1:155] "f" "f" "m" "m" ...
$ CantonName : chr [1:155] "Aargau" "Aargau" "Solothurn" "Solothurn" ...
$ CantonAbbreviation : chr [1:155] "AG" "AG" "SO" "SO" ...
$ CouncilName : chr [1:155] "Ständerat" "Nationalrat" "Ständerat" "Nationalrat" ...
$ ParlGroupName : chr [1:155] "Die Mitte-Fraktion. Die Mitte. EVP." "Die Mitte-Fraktion. Die Mitte. EVP." "Die Mitte-Fraktion. Die Mitte. EVP." "Fraktion CVP/EVP/glp" ...
$ ParlGroupAbbreviation: chr [1:155] "M-E" "M-E" "M-E" "M-E" ...
$ PartyName : chr [1:155] "Die Mitte" "Christlichdemokratische Volkspartei der Schweiz" "Die Mitte" "Christlichdemokratische Volkspartei der Schweiz" ...
$ PartyAbbreviation : chr [1:155] "M-E" "CVP" "M-E" "CVP" ...
$ MaritalStatusText : chr [1:155] "verheiratet" "verheiratet" NA NA ...
$ Nationality : chr [1:155] "Schweiz" "Schweiz" "Schweiz" "Schweiz" ...
$ BirthPlace_City : chr [1:155] "Zürich" "Zürich" "Solothurn" "Solothurn" ...
$ BirthPlace_Canton : chr [1:155] "Zürich" "Zürich" "Solothurn" "Solothurn" ...
$ Mandates : chr [1:155] "Mitglied Präsidium Die Mitte Schweiz; Präsidentin Die Mitte Aargau" "Mitglied Präsidium Die Mitte Schweiz; Präsidentin Die Mitte Aargau" "Legislative des Kantons (Kantonsrat): von April 2005 bis November 2007; Exekutive der Gemeinde (Gemeinderat) So"| __truncated__ "Legislative des Kantons (Kantonsrat): von April 2005 bis November 2007; Exekutive der Gemeinde (Gemeinderat) So"| __truncated__ ...
$ DateJoining : chr [1:155] "04.12.2023" "02.12.2019" "04.12.2023" "03.12.2007" ...
$ DateLeaving : chr [1:155] NA "03.12.2023" NA "04.12.2011" ...
$ Citizenship : chr [1:155] "Baden (AG),Untersiggenthal (AG),Zurzach (Bad Zurzach) (AG)" "Baden (AG),Untersiggenthal (AG),Zurzach (Bad Zurzach) (AG)" "Eggersriet (SG),Grub (AR)" "Eggersriet (SG),Grub (AR)" ...
$ DateOfBirth : chr [1:155] "15.06.1958" "15.06.1958" "24.02.1959" "24.02.1959" ...
$ DateOfDeath : logi [1:155] NA NA NA NA NA NA ...# TODO Die Kantonalen Abstimmungen finden nicht in allen kantonen gleichzeitg statt. Deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
# Struktur der "schön formatierten" Exceldatei lässt keinen "simplen" Import zu.
# Header ist in Zeile 2 und nicht vollständig
# Daten (für Kantone) starten in Zeile 4 aber enden auf Zeile 29 bevor es mit Kommentaren und Fussnoten weitergeht
# Header aus Zeile 2 für Spaltennamen lesen
tmp_header <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.05.01.03_KANTON_Kantonale_Parlamentswahlen.xlsx",
sheet = 1,
skip = 1, # Header ist Zeile 2
n_max = 0) %>%
names()
# Lücken im Header anpassen (i.e. erste beiden Spalten benennen)
tmp_header <- c("Kanton", "Leer", tmp_header)
tmp_name_map <- c("Kanton" = "Kanton",
"Leer" = "Leer",
"Wahljahr 5)" = "Wahljahr",
"FDP 2)" = "FDP",
"SP" = "SP",
"SVP" = "SVP",
"LPS 2)" = "LPS",
"EVP" = "EVP",
"CSP" = "CSP",
"GLP" = "GLP",
"Die Mitte 8)" = "Mitte",
"CVP 3) 8)" = "CVP",
"BDP 8)" = "BDP",
"PdA" = "PdA",
"PSA" = "PSA",
"Grüne 9)" = "Grüne",
"FGA" = "FGA",
"Sol." = "Sol.",
"EDU" = "EDU",
"Lega" = "Lega",
"MCG (MCR)" = "MCR",
"Übrige 4)" = "Übrige",
"Total" = "Total")
# Automatisch ersetzen
tmp_header <- ifelse(tmp_header %in% names(tmp_name_map),
tmp_name_map[tmp_header],
tmp_header)
print(tmp_header) [1] "Kanton" "Leer" "Wahljahr" "FDP" "SP" "SVP"
[7] "LPS" "EVP" "CSP" "GLP" "Mitte" "CVP"
[13] "BDP" "PdA" "PSA" "Grüne" "FGA" "Sol."
[19] "EDU" "Lega" "MCR" "Übrige" "Total" # Daten ab Zeile 4 importieren
elec_kantonsparlament_raw <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.05.01.03_KANTON_Kantonale_Parlamentswahlen.xlsx",
sheet = 1,
skip = 3, # überspringt die ersten 3 Zeilen
col_names = tmp_header)
# Schritt 4: Nur Zeilen behalten, in denen "Wahljahr" nicht NA ist
elec_kantonsparlament <- elec_kantonsparlament_raw %>%
filter(!is.na(Wahljahr)) %>%
select(-Leer)
# Ergebnis anzeigen
print(elec_kantonsparlament)# A tibble: 26 × 22
Kanton Wahljahr FDP SP SVP LPS EVP CSP GLP Mitte CVP BDP
<chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 Zürich 2023 29 36 46 * 7 * 24 11 * *
2 Bern 2022 18 32 44 * 9 * 16 12 * *
3 Luzern 2023 22 19 27 * 0 * 8 32 * *
4 Uri 6) 2024 12 4 17 * * * 3 22 * *
5 Schwyz 2024 19 14 38 * 0 * 5 23 * *
6 Obwalden 2022 11 6 13 * * * 2 19 * *
7 Nidwald… 2022 16 2 15 * * * 5 15 * *
8 Glarus 2022 11 8 18 * * * 3 12 * *
9 Zug 2022 18 8 18 * * * 6 19 * *
10 Freiburg 2021 23 21 18 * 0 4 3 26 * *
# ℹ 16 more rows
# ℹ 10 more variables: PdA <chr>, PSA <chr>, Grüne <chr>, FGA <chr>,
# Sol. <chr>, EDU <chr>, Lega <chr>, MCR <chr>, Übrige <chr>, Total <dbl># TODO Die Kantonalen Abstimmungen finden nicht in allen kantonen gleichzeitg statt. Deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
# Struktur der "schön formatierten" Exceldatei lässt keinen "simplen" Import zu.
# Header ist in Zeile 2 und nicht vollständig
# Daten (für Kantone) starten in Zeile 4 aber enden auf Zeile 29 bevor es mit Kommentaren und Fussnoten weitergeht
# Header aus Zeile 2 für Spaltennamen lesen
tmp_header <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.06.01_KANTON_Kantonale_Regierungswahlen.xlsx",
sheet = 1,
skip = 1, # Header ist Zeile 2
n_max = 0) %>%
names()
# Lücken im Header anpassen (i.e. erste beiden Spalten benennen)
tmp_header <- c("Kanton", tmp_header)
tmp_name_map <- c("Kanton" = "Kanton",
"Wahljahr 1" = "Wahljahr",
"FDP 2" = "FDP",
"SP" = "SP",
"SVP" = "SVP",
"LP 2" = "LPS",
"EVP" = "EVP",
"CSP" = "CSP",
"GLP" = "GLP",
"Die Mitte 3" = "Mitte",
"CVP 3" = "CVP",
"BDP 3" = "BDP",
"PdA" = "PdA",
"PSA" = "PSA",
"Grüne 5" = "Grüne",
"FGA" = "FGA",
"Sol." = "Sol.",
"Lega" = "Lega",
"MCG (MCR)" = "MCR",
"Übrige 4" = "Übrige",
"Total" = "Total")
# Automatisch ersetzen
tmp_header <- ifelse(tmp_header %in% names(tmp_name_map),
tmp_name_map[tmp_header],
tmp_header)
print(tmp_header) [1] "Kanton" "Wahljahr" "FDP" "SP" "SVP" "LPS"
[7] "EVP" "CSP" "GLP" "Mitte" "CVP" "BDP"
[13] "PdA" "PSA" "Grüne" "FGA" "Sol." "Lega"
[19] "MCR" "Übrige" "Total" # Daten ab Zeile 4 importieren
elec_kantonsregierung_raw <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.06.01_KANTON_Kantonale_Regierungswahlen.xlsx",
sheet = 1,
skip = 3, # überspringt die ersten 3 Zeilen
col_names = tmp_header)
# Schritt 4: Nur Zeilen behalten, in denen "Wahljahr" nicht NA ist
elec_kantonsregierung <- elec_kantonsregierung_raw %>%
filter(!is.na(Wahljahr))
# Ergebnis anzeigen
print(elec_kantonsparlament)# A tibble: 26 × 22
Kanton Wahljahr FDP SP SVP LPS EVP CSP GLP Mitte CVP BDP
<chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 Zürich 2023 29 36 46 * 7 * 24 11 * *
2 Bern 2022 18 32 44 * 9 * 16 12 * *
3 Luzern 2023 22 19 27 * 0 * 8 32 * *
4 Uri 6) 2024 12 4 17 * * * 3 22 * *
5 Schwyz 2024 19 14 38 * 0 * 5 23 * *
6 Obwalden 2022 11 6 13 * * * 2 19 * *
7 Nidwald… 2022 16 2 15 * * * 5 15 * *
8 Glarus 2022 11 8 18 * * * 3 12 * *
9 Zug 2022 18 8 18 * * * 6 19 * *
10 Freiburg 2021 23 21 18 * 0 4 3 26 * *
# ℹ 16 more rows
# ℹ 10 more variables: PdA <chr>, PSA <chr>, Grüne <chr>, FGA <chr>,
# Sol. <chr>, EDU <chr>, Lega <chr>, MCR <chr>, Übrige <chr>, Total <dbl>parties_rating <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/parties_economic_socio-political_rating.xlsx",
sheet = "matrix_eco-socio_enhanced")voting <- voting_raw %>%
mutate(datum = as.Date(datum, format = "%d.%m.%Y")) %>% # Format-Umwandlung
filter(datum >= as.Date("2019-12-31")) %>% # Vergleich
select(anr, # Spalten-Wahl
datum,
titel_kurz_d,
titel_off_d,
rechtsform, #1 Obligatorisches Referendum
#2 Fakultatives Referendum
#3 Volksinitiative
#4 Direkter Gegenentwurf zu einer Volksinitiative
#5 Stichfrage
dep,
`br-pos`, #1 Befürwortend
#2 Ablehnend
#3 Keine
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
#9 Vorzug für die Volksinitiative (bei Stichfragen)
#. Missing
legisjahr,
`pa-iv`,
`bv-pos`, #1 Befürwortend
#2 Ablehnend
#3 Keine Abstimmungsempfehlung des Parlaments
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
`nr-pos`, #1 Befürwortende Mehrheit im Nationalrat
#2 Ablehnende Mehrheit im Nationalrat
#3 Keine Abstimmungsempfehlung des Nationalrats
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
nrja,
nrnein,
`sr-pos`, #1 Befürwortende Mehrheit im Ständerat
#2 Ablehnende Mehrheit im Ständerat
#3 Keine Abstimmungsempfehlung des Ständerats
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
srja,
srnein,
starts_with("p-"),
#1 Ja-Parole
#2 Nein-Parole
#3 keine Parole abzugeben
#4 empfahl, einen leeren Stimmzettel einzulegen
#5 Stimmfreigabe
#8 Bevorzugung des Gegenentwurfs (bei Stichfrage)
#9 Bevorzugung der Volksinitiative (bei Stichfrage)
#66 Neutral: keine Parole oder Empfehlung auf leer einlegen #9999 Organisation existiert nicht
#. Unbekannt
volk, #0 Eine Mehrheit der Abstimmenden hat die Vorlage abgelehnt
#1 Eine Mehrheit der Abstimmenden hat die Vorlage angenommen
#8 Bei Stichfragen: Mehrheit für Gegenentwurfs
#9 Bei Stichfragen: Mehrheit Volksinitiative
stand,
#0 Die Vorlage hat keine Mehrheit der Standesstimmen er-reicht
#1 Die Vorlage hat die Mehrheit der Standesstimmen erreicht
#3 Ständemehr nicht notwendig
#8 Bei Stichfragen: Mehrheit für Gegenentwurf
#9 Bei Stichfragen: Mehrheit für Volksinitiative
annahme, #0 Ablehnung der Vorlage
#1 Annahme der Vorlage
#8 Bei Stichfragen: Gegenentwurf angenommen
#9 Bei Stichfragen: Volksinitiative angenommen
#. Bei Stichfragen: Ergebnis der Stichfrage obsolet
berecht,
stimmen,
bet,
leer,
ungultig,
gultig,
volkja,
volknein,
`volkja-proz`
)grep("^p-", names(voting), value = TRUE) [1] "p-fdp" "p-sps" "p-svp"
[4] "p-mitte" "p-evp" "p-gps"
[7] "p-glp" "p-pda" "p-sd"
[10] "p-edu" "p-fps" "p-lega"
[13] "p-kvp" "p-mcg" "p-ucsp"
[16] "p-cvp" "p-bdp" "p-lps"
[19] "p-ldu" "p-poch" "p-rep"
[22] "p-eco" "p-sgv" "p-sbv"
[25] "p-sgb" "p-travs" "p-sav"
[28] "p-vsa" "p-vpod" "p-voev"
[31] "p-tcs" "p-vcs" "p-acs"
[34] "p-sbk" "p-ssv" "p-gem"
[37] "p-kdk" "p-kkjpd" "p-gdk"
[40] "p-ldk" "p-vdk" "p-sodk"
[43] "p-endk" "p-fdk" "p-edk"
[46] "p-bpuk" "p-others_yes" "p-others_yes-fr"
[49] "p-others_no" "p-others_no-fr" "p-others_free"
[52] "p-others_free-fr" "p-others_counterp" "p-others_counterp-fr"
[55] "p-others_init" "p-others_init-fr" paste(grep("^p-", names(voting), value = TRUE), collapse = ", ")[1] "p-fdp, p-sps, p-svp, p-mitte, p-evp, p-gps, p-glp, p-pda, p-sd, p-edu, p-fps, p-lega, p-kvp, p-mcg, p-ucsp, p-cvp, p-bdp, p-lps, p-ldu, p-poch, p-rep, p-eco, p-sgv, p-sbv, p-sgb, p-travs, p-sav, p-vsa, p-vpod, p-voev, p-tcs, p-vcs, p-acs, p-sbk, p-ssv, p-gem, p-kdk, p-kkjpd, p-gdk, p-ldk, p-vdk, p-sodk, p-endk, p-fdk, p-edk, p-bpuk, p-others_yes, p-others_yes-fr, p-others_no, p-others_no-fr, p-others_free, p-others_free-fr, p-others_counterp, p-others_counterp-fr, p-others_init, p-others_init-fr"#TODO Es kann innerhalb der Legislatur Wechsel geben --> Anstelle der heute "Aktiven" ist es deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
# Anzeige mit datatable()
datatable(elec_nationalrat,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Fehlende Werte (NA), Klassen und Levels prüfen
Abstract(elec_nationalrat)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
elec_nationalrat
data frame: 492 obs. of 21 variables
0 complete cases (0.0%)
Nr Class ColName NAs Levels
1 log Active .
2 chr FirstName .
3 chr LastName .
4 chr GenderAsString .
5 chr CantonName .
6 chr CantonAbbreviation .
7 chr CouncilName .
8 chr ParlGroupName 2 (0.4%)
9 chr ParlGroupAbbreviation 2 (0.4%)
10 chr PartyName .
11 chr PartyAbbreviation .
12 chr MaritalStatusText 324 (65.9%)
13 chr Nationality 1 (0.2%)
14 chr BirthPlace_City 2 (0.4%)
15 chr BirthPlace_Canton 17 (3.5%)
16 chr Mandates 47 (9.6%)
17 chr DateJoining .
18 chr DateLeaving 204 (41.5%)
19 chr Citizenship 4 (0.8%)
20 chr DateOfBirth .
21 log DateOfDeath 492 (100.0%) PlotMiss(elec_nationalrat)
# Datensatz reduzieren auf Aktive und doppelte Einträge elimnieren
elec_nationalrat_reduced <- elec_nationalrat %>%
filter(Active == TRUE) %>%
distinct(.keep_all = TRUE) %>%
select(CantonAbbreviation,
CantonName,
PartyAbbreviation,
PartyName) %>%
mutate(value = 1)
datatable(elec_nationalrat_reduced,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Sitze pro Kanton, Partei und Jahr
# long format
df_sum <- elec_nationalrat_reduced %>%
group_by(CantonAbbreviation, PartyAbbreviation) %>%
summarise(sum_value = sum(value, na.rm = TRUE),
.groups = "drop")
# wide format
# Pivotieren: Partei-Spalten erzeugen
df_wide <- df_sum %>%
pivot_wider(names_from = PartyAbbreviation,
values_from = sum_value,
values_fill = 0)
# Partei-Spaltennamen extrahieren (ohne Kanton/Jahr)
partei_cols <- setdiff(names(df_wide),
c("CantonAbbreviation"))
# Spaltensummen der Parteien berechnen für Sortierung
partei_sums <- colSums(df_wide[partei_cols])
# Zeilensumme der Kantone/Jahre hinzufügen
df_wide$Total <- rowSums(df_wide[partei_cols])
# Parteispalten-Anordnung nach Summe sortieren
sorted_partei <- names(sort(partei_sums,
decreasing = TRUE))
# Dataframe neu anordnen: Kanton/Jahr, sortierte und gefilterte Parteien
elec_nationalrat_final <- df_wide[, c(setdiff(names(df_wide),
partei_cols),
sorted_partei)] %>%
arrange(desc(Total))
datatable(elec_nationalrat_final,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))#TODO Es kann innerhalb der Legislatur Wechsel geben --> Anstelle der heute "Aktiven" ist es deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
# Anzeige mit datatable()
datatable(elec_ständerat,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Fehlende Werte (NA), Klassen und Levels prüfen
Abstract(elec_ständerat)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
elec_ständerat
data frame: 155 obs. of 21 variables
0 complete cases (0.0%)
Nr Class ColName NAs Levels
1 log Active .
2 chr FirstName .
3 chr LastName .
4 chr GenderAsString .
5 chr CantonName .
6 chr CantonAbbreviation .
7 chr CouncilName .
8 chr ParlGroupName .
9 chr ParlGroupAbbreviation .
10 chr PartyName .
11 chr PartyAbbreviation .
12 chr MaritalStatusText 116 (74.8%)
13 chr Nationality .
14 chr BirthPlace_City .
15 chr BirthPlace_Canton .
16 chr Mandates 11 (7.1%)
17 chr DateJoining .
18 chr DateLeaving 45 (29.0%)
19 chr Citizenship .
20 chr DateOfBirth .
21 log DateOfDeath 155 (100.0%) PlotMiss(elec_ständerat)
# Datensatz reduzieren auf Aktive und doppelte Einträge elimnieren
elec_ständerat_reduced <- elec_ständerat %>%
filter(Active == TRUE) %>%
distinct(.keep_all = TRUE) %>%
select(CantonAbbreviation,
CantonName,
PartyAbbreviation,
PartyName) %>%
mutate(value = 1)
datatable(elec_ständerat_reduced,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Sitze pro Kanton, Partei und Jahr
# long format
df_sum <- elec_ständerat_reduced %>%
group_by(CantonAbbreviation, PartyAbbreviation) %>%
summarise(sum_value = sum(value, na.rm = TRUE),
.groups = "drop")
# wide format
# Pivotieren: Partei-Spalten erzeugen
df_wide <- df_sum %>%
pivot_wider(names_from = PartyAbbreviation,
values_from = sum_value,
values_fill = 0)
# Partei-Spaltennamen extrahieren (ohne Kanton/Jahr)
partei_cols <- setdiff(names(df_wide),
c("CantonAbbreviation"))
# Spaltensummen der Parteien berechnen für Sortierung
partei_sums <- colSums(df_wide[partei_cols])
# Zeilensumme der Kantone/Jahre hinzufügen
df_wide$Total <- rowSums(df_wide[partei_cols])
# Parteispalten-Anordnung nach Summe sortieren
sorted_partei <- names(sort(partei_sums,
decreasing = TRUE))
# Dataframe neu anordnen: Kanton/Jahr, sortierte und gefilterte Parteien
elec_ständerat_final <- df_wide[, c(setdiff(names(df_wide),
partei_cols),
sorted_partei)] %>%
arrange(desc(Total))
datatable(elec_ständerat_final,
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))Für jede Partei den Minimalwert des Abstimmungsverhaltens zu verwenden, basiert auf der Zielsetzung, die klarste politische Position einer Partei in einem bestimmten Themenbereich zu identifizieren. Diese Methodik stellt sicher, dass auch bei wenigen Abweichungen von der Mehrheitslinie die tatsächliche Haltung der Partei deutlich erkennbar bleibt.
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_min_x,
y = socio_pct_min_y,
label = Partei)) +
geom_point(size = 3) +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(0, 100)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Grundlage: Minimalwerte des Abstimmungsverhaltens") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 105),
xlim = c(0, 105),
clip = "off")
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_avg_x,
y = socio_pct_avg_y,
label = Partei)) +
geom_ellipse(
aes(x0 = eco_pct_avg_x,
y0 = socio_pct_avg_y,
a = (eco_pct_max_x - eco_pct_min_x) / 2, # Halbachse x
b = (socio_pct_max_y - socio_pct_min_y) / 2, # Halbachse y
angle = 0),
fill = "gray80", alpha = 0.4) +
geom_point(size = 3) +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(-10, +110)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Grundlage: Durchschnitt des Abstimmungsverhaltens als Zentrum, Min-/Max als Ellipse") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 100),
xlim = c(0, 100),
clip = "off")
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_avg_x,
y = socio_pct_avg_y,
label = Partei)) +
geom_ellipse(aes(x0 = eco_pct_avg_x,
y0 = socio_pct_avg_y,
a = (eco_pct_max_x - eco_pct_min_x) / 2, # Halbachse x
b = (socio_pct_max_y - socio_pct_min_y) / 2, # Halbachse y
angle = 0),
fill = "gray80", alpha = 0.4) +
geom_point(size = 3) +
# Kleinere Parteien
geom_point(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" &
Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"),
aes(x = eco_x,
y = socio_y),
shape = 21, fill = "grey", color = "black", size = 1, stroke = 1) +
# Labels der kleineren Partein
geom_text(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" &
Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"),
aes(x = eco_x,
y = socio_y,
label = Partei),
vjust = -1, fontface = "plain", color = "darkgrey") +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(-10, +110)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Durchschnitt des Abstimmungsverhaltens als Zentrum, Min-/Max als Ellipse") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 100),
xlim = c(0, 100),
clip = "off")
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_avg_x,
y = socio_pct_avg_y,
label = Partei)) +
geom_ellipse(
aes(x0 = eco_pct_avg_x,
y0 = socio_pct_avg_y,
a = (eco_pct_max_x - eco_pct_min_x) / 2, # Halbachse x
b = (socio_pct_max_y - socio_pct_min_y) / 2, # Halbachse y
angle = 0),
fill = "gray80", alpha = 0.4) +
geom_point(size = 3) +
# Kleinere Parteien
geom_point(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" #&
#Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"
)
,
aes(x = eco_x, y = socio_y),
shape = 21, fill = "grey", color = "black", size = 1, stroke = 1
) +
# Labels der kleineren Partein
geom_text(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" #&
#Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"
)
,
aes(x = eco_x, y = socio_y, label = Partei),
vjust = -1, fontface = "plain", color = "darkgrey"
) +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(-10, +110)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Grundlage: Durchschnitt des Abstimmungsverhaltens als Zentrum, Min-/Max als Ellipse") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 100),
xlim = c(0, 100),
clip = "off")
#install.packages("plotly")
library(plotly)
# Datenframe erstellen
parties <- data.frame(
Partei = c("SP", "SVP", "FDP", "GPS", "GLP", "Mitte", "EVP", "EDU"),
Wirtschaft = c(20, 85, 80, 30, 60, 60, 40, 90), # Links = niedrig, Rechts = hoch
Gesellschaft = c(90, 20, 55, 90, 75, 45, 50, 20), # Libertär = hoch, Autoritär = niedrig
Kosmopolitismus = c(90, 15, 60, 95, 85, 50, 55, 20) # Kosmopolitisch = hoch, Nationalistisch = niedrig
)
# Interaktives 3D-Scatterplot mit Plotly
fig <- plot_ly(
data = parties,
x = ~Wirtschaft,
y = ~Gesellschaft,
z = ~Kosmopolitismus,
text = ~Partei,
type = 'scatter3d',
mode = 'markers+text',
marker = list(size = 5),
textposition = 'top center'
)
# Achsen benennen und Layout anpassen
fig <- fig %>% layout(
scene = list(
xaxis = list(title = "Wirtschaftspolitik (links – rechts)"),
yaxis = list(title = "Gesellschaftspolitik (autoritär – libertär)"),
zaxis = list(title = "Kosmopolitismus – Nationalismus")
),
title = "Schweizer Parteien im 3D-Koordinatensystem nach Kitschelt"
)
# Plot anzeigen
fig